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Funções avançadas

Last update: Wed Apr 02 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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  • Métricas calculadas

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O Construtor de métricas calculadas permite aplicar funções matemáticas e estatísticas. Este artigo documenta a lista alfabética das funções avançadas e suas definições.

Acesse essas funções selecionando Mostrar tudo abaixo da lista Efeito Funções no painel Componentes. Role para baixo para ver a lista de Funções avançadas.

Funções de tabela versus funções de linha

Uma função de tabela exibe um resultado igual para cada linha da tabela. Uma função de linha exibe um resultado diferente para cada linha da tabela.

Onde aplicável e relevante, uma função é anotada com o tipo de função: TabelaLinha

O que significa o parâmetro “incluir zeros”?

Informa se os zeros devem ou não ser incluídos no cálculo. Às vezes, zero significa nada, mas em alguns casos, pode ser importante.

Por exemplo, se você possuir uma métrica Receita e adicionar a métrica Visualizações de página ao relatório, aparecerão mais linhas com valores iguais a zero na sua receita. Você provavelmente não vai querer que essa métrica adicional afete qualquer MÉDIA, MÍNIMO DA LINHA, QUARTIL e outros cálculos que você tenha na coluna receita. Neste caso, você deverá marcar o parâmetro include-zeros.

Um cenário alternativo é o que você tem duas métricas de interesse e uma tem uma média ou um mínimo mais alto porque algumas das linhas são zeros. Nesse caso, é possível optar por não marcar o parâmetro para incluir zeros

E

Efeito AND(logical_test)

Conjunção. Diferente de zero é considerado verdadeiro e igual a zero é considerado falso. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
logical_test
Requer pelo menos um parâmetro, mas aceita qualquer número de parâmetros. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como TRUE (verdadeiro) ou FALSE (falso)

Contagem distinta aproximada

Efeito APPROXIMATE COUNT DISTINCT(dimension)

Retorna a contagem distinta aproximada de itens de dimensão para a dimensão selecionada.

Argumento
Descrição
dimensão
A dimensão para a qual você deseja calcular a contagem de itens distinta aproximada

Exemplo

Um caso de uso comum para essa função é quando você deseja obter um número aproximado de clientes.

Arco cosseno

Efeito   ARC COSINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O cosseno do ângulo que você deseja, de -1 a 1

Arco seno

Efeito   ARC SINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O seno do ângulo que você deseja, de -1 a 1

Arco tangente

Efeito   ARC TANGENT(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
A tangente do ângulo que você deseja, de -1 a 1

Cdf-T

Efeito   CDF-T(metric, number)

Retorna a probabilidade de uma variável aleatória com distribuição t de student de n graus de liberdade ter uma pontuação z menor que col.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja a função de distribuição cumulativa da distribuição t de student
number
Os graus de liberdade para a função de distribuição cumulativa da distribuição t de student

Exemplo

CDF-T(-∞, n) = 0
CDF-T(∞, n) = 1
CDF-T(3, 5) ? 0.99865
CDF-T(-2, 7) ? 0.0227501
CDF-T(x, ∞) ? cdf_z(x)

Cdf-Z

Efeito CDF-Z(metric, number)

Retorna a probabilidade de uma variável aleatória com uma distribuição normal ter uma pontuação z menor que col.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja a função de distribuição cumulativa da distribuição normal padrão

Exemplos

CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499

Teto

Efeito   CEILING(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
A métrica que você deseja arredondar.

Confiança

Efeito   CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança válida a qualquer momento usando o método WASKR, conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

A confiança é uma medida probabilística sobre quantas evidências existem de que determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (Pessoas, Sessões ou Eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como um padrão de 95%.

Confiança (Inferior)

Efeito   CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança inferior válida a qualquer momento usando o método WASKR, conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

A confiança é uma medida probabilística sobre quantas evidências existem de que determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (Pessoas, Sessões ou Eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como um padrão de 95%.

Confiança (Superior)

Efeito   CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança superior válida a qualquer momento usando o método WASKR, conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

A confiança é uma medida probabilística sobre quantas evidências existem de que determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (Pessoas, Sessões ou Eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como um padrão de 95%.

Cosseno

Efeito   COSINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter o cosseno

Raiz cúbica

Efeito   CUBE ROOT(metric)

Retorna a raiz de cúbica positiva de um número. A raiz cúbica de um número é o valor desse número elevado à potência de 1/3.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja calcular a raíz cúbica

Cumulativo

Efeito   CUMULATIVE(number, metric)

Retorna a soma dos últimos n elementos da coluna x. Se n > 0, soma os últimos n elementos ou x. Se n < 0, soma os elementos anteriores.

Argumento
Descrição
number
O último número N de linhas para o qual retornar a soma. Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores.
metric
A métrica para a qual você deseja a soma cumulativa.

Exemplos

Data
Receita
CUMULATIVE(0, Receita)
CUMULATIVE(2, Receita)
Maio
$500
$500
$500
Junho
$200
$700
$700
Julho
$400
$1.100
$600

Cumulativo (Média)

Efeito   CUMULATIVE AVERAGE(number, metric)

Retorna a média dos últimos n elementos da coluna x. Se n > 0, soma os últimos n elementos ou x. Se n < 0, soma os elementos anteriores.

Argumento
Descrição
number
O último número N de linhas para o qual retornar a média. Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores.
metric
A métrica da qual deseja obter a média cumulativa.
NOTE
Essa função não tem efeito em métricas de taxa, como a receita por pessoa. A função calcula a média das taxas em vez de dividir a soma da receita dos últimos N e a soma das pessoas dos últimos N.
Em vez disso, use CUMULATIVE(revenue) Divide CUMULATIVE(person).

Igual

Efeito   EQUAL()

Igual. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 = Metric 2

Regressão exponencial: coeficiente de correlação

Efeito   EXPONENTIAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão exponencial: previsão de Y

Efeito   EXPONENTIAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão exponencial: intercepto

Efeito   EXPONENTIAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão exponencial: inclinação

Efeito   EXPONENTIAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Piso

Efeito   FLOOR(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric
A métrica que deseja arredondar.

Maior que

Efeito   GREATER THAN()

A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 > Metric 2

Maior que ou igual

Efeito   GREATER THAN OR EQUAL()

Maior ou igual a. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 >= Metric 2

Cosseno hiperbólico

Efeito   HYPERBOLIC COSINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O ângulo em radianos para o qual você deseja descobrir o cosseno hiperbólico

Seno hiperbólico

Efeito   HYPERBOLIC SINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O ângulo em radianos para o qual você deseja descobrir o seno hiperbólico

Tangente hiperbólica

Efeito   HYPERBOLIC TANGENT(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O ângulo em radianos para o qual você deseja descobrir a tangente hiperbólica

Se

Efeito   IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)

Linha

Argumento
Descrição
logical_test
Obrigatório. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como TRUE (verdadeiro) ou FALSE (falso)
value_if_true
O valor que deseja retornar se o argumento logical_test for considerado TRUE (verdadeiro). (Caso não tenha sido incluído, o padrão para este argumento é 0.)
value_if_false
O valor que você deseja retornar se o argumento logical_test for avaliado como FALSE (falso). (Caso não seja incluído, o padrão deste argumento será 0.)

Menor que

Efeito   LESS THAN()

A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 < Metric 2

Menor que ou igual

Efeito   LESS THAN OR EQUAL()

Menor ou igual a. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 <= Metric 2

Elevação (#lift)

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (Pessoas, Sessões ou Eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.

Regressão linear: coeficiente de correlação

Efeito   LINEAR REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão linear: intercepto

Efeito   LINEAR REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão linear: previsão de Y

Efeito   LINEAR REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão linear: inclinação

Efeito   LINEAR REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Logaritmo na base 10

Efeito   LOG BASE 10(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo de base 10

Regressão logarítmica: coeficiente de correlação

Efeito   LOG REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão logarítmica: intercepto

Efeito   LOG REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão logarítmica: Y previsto

Efeito   LOG REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão logarítmica: inclinação

Efeito   LOG REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Logaritmo natural

Efeito   NATURAL LOG(metric)

Retorna o logaritmo natural de um número. Os logaritmos naturais são baseados na constante e (2,71828182845904). LN é o inverso da função EXP.

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo natural

Não

Efeito   NOT(logical)

Negação como booleano. A saída é ou 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
logical
Obrigatório. Um valor ou expressão que pode ser avaliado como TRUE (verdadeiro) ou FALSE (falso).

Não igual

Efeito   NOT EQUAL()

Não igual. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 != Metric 2

Ou

Efeito   OR(logical_test)

Linha

Argumento
Descrição
logical_test
Requer pelo menos um parâmetro, mas aceita qualquer número de parâmetros. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como TRUE (verdadeiro) ou FALSE (falso)
NOTE
0 (zero) significa False, e qualquer outro valor é True.

Pi

Efeito   PI()

Retorna Pi: 3,14159…

Regressão de potência: coeficiente de correlação

Efeito   POWER REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão de potência: intercepto

Efeito   POWER REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão de potência: previsão de Y

Efeito   POWER REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão de potência: inclinação

Efeito   POWER REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão quadrática: coeficiente de correlação

Efeito   QUADRATIC REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão quadrática: intercepto

Efeito   QUADRATIC REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão quadrática: previsão de Y

Efeito   QUADRATIC REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão quadrática: inclinação

Efeito   QUADRATIC REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão recíproca: coeficiente de correlação

Efeito   RECIPROCAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_Y.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar com metric_X.
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão recíproca: intercepto

Efeito   RECIPROCAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão recíproca: previsão de Y

Efeito   RECIPROCAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Regressão recíproca: inclinação

Efeito   RECIPROCAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Seno

Efeito   SINE(metric)

Linha

Argumento
Descrição
metric
O ângulo em radianos para o qual você deseja o seno

Pontuação t

Efeito   T-SCORE(metric, include_zeros)

O desvio da MÉDIA, dividido pelo desvio padrão. Alias da Pontuação Z.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja a pontuação t
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Teste t

Efeito   T-TEST(metric, degrees, tails)

Realiza um teste t com cauda m e com pontuação t de x e n graus de liberdade.

Argumento
Descrição
metric
A métrica na qual deseja executar um teste t
degrees
Os graus de liberdade
tails
O comprimento da cauda a ser usada para realizar o teste t

Detalhes

A assinatura é T-TEST(métrica, graus, caudas). Abaixo, ela simplesmente chama m CrossSize75 CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees). Esta função é semelhante à função Z-TEST, que executa m CrossSize75 CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)).

  • m é o número de caudas.
  • n é o grau de liberdade e deve ser um número constante em todo o relatório, ou seja, não deve ser alterado a cada linha.
  • X é a estatística do teste t e geralmente é uma fórmula (por exemplo, Z-SCORE) com base em uma métrica e será avaliada em cada linha.

O valor de retorno é a probabilidade de exibição da estatística de teste x, dados os graus de liberdade e o número de caudas.

Exemplos

  1. Use a função para encontrar outliers:

    T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)

  2. Combine-a com a função IF para ignorar taxas de rejeição muito altas ou baixas e para contar sessões em todo o restante:

    IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )

Tangente

Efeito   TANGENT(metric)

Retorna a tangente do ângulo especificado. Se o ângulo estiver em graus, multiplique o ângulo por PI()/180.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo em radianos para o qual você deseja obter a tangente

Pontuação Z

Efeito   Z-SCORE(metric, include_zeros)

Linha

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja obter a pontuação z
include_zeros
Se os valores zero devem ou não ser incluídos nos cálculos

Uma pontuação z de 0 (zero) significa que a pontuação é igual à média. Uma pontuação Z pode ser positiva ou negativa, indicando se está acima ou abaixo da média e o número de desvios padrão.

A equação da pontuação Z é:

Onde x é a pontuação bruta, μ é a média da população e σ é o desvio padrão da população.

NOTE
μ (mu) e σ (sigma) são automaticamente calculados a partir da métrica.

Teste z

Efeito   Z-TEST(metric_tails)

Realiza um teste z com cauda n e com uma pontuação z de x.

Argumento
Descrição
metric
A métrica na qual você deseja realizar um teste z
tails
O comprimento da cauda a ser usada para executar o teste z
NOTE
O teste z presume que os valores sejam distribuídos normalmente.
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